Выборки. Типы выборок. Расчет ошибки выборки. Генеральная совокупность Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные. - презентация

1 Выборки. Типы выборок. Расчет ошибки выборки

2 Генеральная совокупность Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени. Примеры генеральных совокупностей:

3 Выборка (Выборочная совокупность) Часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.

4 Репрезентативность выборки Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей. Пример: В то же время, Важно понимать, что репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.

5 Ошибка выборки (доверительный интервал) Отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности. Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже. Пример: Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку. Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону. Пример: - Использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома). - Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы анкеты (доля «отказников», для разных опросов, колеблется от 50% до 80%) В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.

6 Типы выборок Выборки делятся на два типа: - вероятностные - невероятностные

7 1. Вероятностные выборки 1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор) Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел. 1.2 Механическая (систематическая) выборка Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом n отбирается каждый k-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k 1.3 Стратифицированная (районированная) Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом. 1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

8 2. Невероятностные выборки Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д Квотная выборка Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте лет, лет и лет; лица с доходом до 13 тысяч, с доходом от 13 до 30 тысяч и с доходом свыше 30 тысяч) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто Метод снежного кома Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие- либо схожие хобби/увлечения и т.д.) 2.3 Стихийная выборка Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет- опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. 2.4 Выборка типичных случаев Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.опросы

9 Ошибка выборки - это погрешность, с которой выборочные данные могут быть перенесены на всю аудиторию. Обычно ошибка выборки не превышает 5% на 95% доверительном интервале. Например, если ошибка выборки = 5%, на 95% доверительном интервале, а мы определяем, что доля признака = 50% (например, тех, кто знает бренд), это означает, что перенося на всю аудиторию, с вероятностью 95%, доля этого признака будет лежать в пределах от 45% до 55%.

10 Расчет ошибки и размера выборки (для случайной выборки) Доверительная вероятность Вероятность того, что доверительный интервал накроет неизвестное истинное значение параметра, оцениваемого по выборочным данным. В практике исследований чаще всего используют 95%-ую доверительную вероятность Ошибка выборки (доверительный интервал) Интервал, вычисленный по выборочным данным, который с заданной вероятностью (доверительной) накрывает неизвестное истинное значение оцениваемого параметра распределения. Доля признака Ожидаемая доля признака, для которого рассчитывается ошибка. В случае, если данные о доле признака отсутствуют, необходимо использовать значение равное 50, при котором достигается максимальная ошибка.

11 t-calc/ t-calc/

12 п/п Тип выборк и Краткое описаниеДостоинстваНедостатки Простая случайн ая Система ти- ческая Гнездов ая Страти- фициро- ванная (райони- рованна я выборка, расслое н-ный отбор) А. Про- порцио- нальное размеще -ние В. Опти- мальное размеще -ние Многост у- пенчата я А. Случай- ная В. Комби- нирован ная Квотная Из однородной совокупности, все элементы которой известны и могут быть пронумерованы, отбор единиц выборки осуществляется с помощью таблиц случайных чисел. Необходим полный список единиц генеральной совокупности. В выборку отбирается по одному объекту через интервал, равный шагу отбора - отношению объема генеральной совокупности к объему выборки Выборочные единицы отбираются с помощью одного из способов случайного отбора. Единицы отбора представляют собой статистические группы (гнезда), которые целиком или выборочно подвергаются обследованию. Исследуемая совокупность предварительно разделяется на страты (слои) в соответствии с генеральным распределением известных и значимых для исследования признаков; из каждой страты извлекается выборка Объем выборки из страты пропорционален размеру страты в генеральной совокупности Объем выборки из страты пропорционален в страте среднеквадратичному отклонению признака и обратно пропорционален издержкам на получение выборки. Процедура построения выборки разбивается на ряд этапов (ступеней). На каждой ступени меняется единица отбора На каждой ступени единицы отбираются одним из способов случайного отбора Отбор на каждой из ступеней может осуществляться любым из вышеописанных способов Производится разбиение генеральной совокупности на классы согласно нескольким распределениям выбранных признаков. На основе знания статистического объема каждого класса и заданной доли отбора из него определяется «квота» - объем выборки соответствующего класса. Выбор обследуемых объектов из потенциально возможных согласно квоте возлагается на анкетера или интервьюера Предварительная информация о генеральной совокупности очень проста – перечень или опись ее элементов. Легко классифицируются и вычисляются ошибки. Позволяет с помощью простой техники отбора при небольшом объеме выборки охватить сравнительно большие генеральные совокупности Уменьшаются затраты (по сравнению с простой случайной выборкой равного объема) на организацию процедур отбора, например, при пространственно разбросанной генеральной совокупности. Относительно простое составление основы выборки для выбранных гнезд, чем полный перечень элементов, соответствующих всем гнездам в генеральной совокупности. При удачном подразделении совокупности на однородные группы расслоенный отбор дает выигрыш в точности по сравнению с простым случайным. Дает выигрыш по сравнению с А для случаев, когда совокупность состоит из больших и малых объектов или отбор из одних слоев обходится дороже, чем из других. Для каждой ступени необходима своя, доступная для исследователя основа выборки. Если на одной из ступеней отбора выступает географический регион, то существенно уменьшается стоимость полевого исследования (стоимость передвижения и т.д.) Удобна для случаев, когда размер выборки невелик. Уменьшается стоимость организации выборки, поскольку производительность труда интервьюеров выше при самостоятельном выборе лиц для опроса, чем при их поиске по спискам адресатов Необходима основа выборки – перечень всех элементов генеральной совокупности, что делает выборку малопригодной для очень больших генеральных совокупностей. Требует качественно однородных совокупностей, что в социальной сфере бывает редко. Существует опасность совпадения интервала отбора со скрытой периодичностью распределения признака в генеральной совокупности, что может привести к смещениям. Неопределенность выбора первоначального объекта (начальной точки отбора). При формировании искусственных гнезд создается трудность отнесения каждого отдельного элемента генеральной совокупности только к одному гнезду и обеспечения приблизительно одинаковых размеров гнезд. Если классификация га страты не совпадает с распределением изучаемых признаков, возможно смещение выборки по этим признакам. Необходимо знание дисперсии признака расслоения внутри страты Ошибка выборки, как правило, выше, чем для простого случайного или систематического отбора Организационная и методическая сложность реализации выборки Основана на предположении, что распределения контролируемых признаков в выборке обеспечивают репрезентативность воспроизведения распределения зависимых признаков. Невозможно точно измерить смещения, вызванные неслучайным характером отбора лиц для опроса.

13 РАЗРАБОТКА ТАБЛИЦ, ГРУППИРОВКА ДАННЫХ, ПОСТРОЕНИЕ РЯДОВ ДИНАМИКИ

14 Приоритеты различных методов маркетинговых исследований в Японии Метод исследованияУдельный вес, % Специализированное исследование63.1 в том числе: - личные интервью на дому опрос на улице1.3 - опрос на почте4.5 - опрос по телефону4.3 - наблюдения1.6 - групповые интервью4.9 - прочие специализированные исследования 7.4 Групповые обследования26.2 Обработка данных и анализ9.7 Прочие1.0

15